Découvrez la nouvelle filière Data Science for Business de Barcelone 

Interview. Serge NYAWA, professeur permanent, responsable du département management de l’information au sein de TBS Education, présente la nouvelle filière Data Science for Business. Une initiative innovante qui offre à nos étudiants la possibilité d’apprendre à tirer parti du potentiel de l’analyse des données, tout en ayant une approche éthique et responsable.

1. Pourriez-vous, svp, nous présenter la nouvelle filière Data Science for Business de Barcelone en quelques mots ?

La filière Data Science for Business a ouvert à Barcelone à la rentrée. Elle est dispensée en anglais. Son objectif est d’apprendre à tirer parti du potentiel de l’analyse des données pour résoudre des problèmes à la croisée du business, de la science des données et des systèmes d’information. Les étudiants acquièrent des compétences multidimensionnelles en science des données et la capacité de prendre des décisions basées sur des données, avec un état d’esprit stratégique.

2. Quels sont, selon vous, les principaux défis éthiques que posent le déploiement de l’intelligence artificielle dans le monde de l’entreprise. Comment abordez-vous la question de manière responsable au sein de cette nouvelle filière ?

Selon moi, il y a trois grandes questions qui se posent. Tout d’abord, on constate que les algorithmes d’IA peuvent refléter les biais présents dans les données sur lesquelles ils sont formés. Cela peut conduire à des discriminations injustes, renforçant les préjugés existants. Il est essentiel de surveiller et de minimiser ces biais pour garantir une prise de décision équitable. Ensuite, il n’existe pas encore de normes universellement acceptées en matière d’éthique de l’IA, cela pose un vrai questionnement. Et enfin, à mon sens, la responsabilité en cas de défaillance ou de préjudice causée par une IA peut être complexe. Bien entendu, nous abordons ces notions de responsabilité dans la filière Data Science for Business, au travers d’un cours de « Data governance & Business of data ».

3. Enfin, de manière plus générale, pourriez-vous nous expliquer comment les avancées récentes dans le domaine de l’intelligence artificielle ont-elles influencé les méthodes d’enseignement dans l’enseignement supérieur ?

L’influence de l’IA dans l’enseignement supérieur est vaste. En voici quelques exemples :

• Les systèmes d’intelligence artificielle peuvent être utilisés pour analyser le comportement et les performances des étudiants, permettant ainsi la personnalisation des parcours d’apprentissage. Les enseignants peuvent adapter les contenus et les méthodes d’enseignement en fonction des besoins individuels des étudiants.

• Des chatbots basés sur l’IA sont également utilisés comme aides à l’apprentissage, fournissant des informations, des conseils et des réponses aux questions des étudiants à tout moment.

• Les avancées dans l’IA permettent le développement de systèmes capables d’automatiser certaines tâches d’évaluation, comme la correction de travaux, l’analyse de code informatique, ou même l’évaluation de projets créatifs.

• L’IA améliore les plateformes d’apprentissage en ligne en fournissant des recommandations de contenu, en évaluant les progrès de l’étudiant et en suggérant des activités complémentaires.

• Les modèles d’IA peuvent être utilisés pour prédire les performances des étudiants et identifier les domaines sur lesquels ils pourraient avoir besoin d’un soutien supplémentaire, permettant ainsi une intervention précoce.

• L’IA est également appliquée dans le domaine de la recherche académique, en automatisant certaines tâches liées à l’analyse de données, à la recherche de publications pertinentes, ou même à la génération de contenu scientifique.

4. D’un point de vue éthique, comment la question est-elle traitée au sein de TBS Education ?

TBS Education a mis sur pied un groupe de travail sur l’IA et ses implications dans les pratiques. La première recommandation de ce groupe de travail a été de procéder à une sensibilisation des enseignants, du staff administratif et des étudiants. En effet, l’IA doit impérativement être utilisée de façon responsable en prenant en compte les possibles biais et défaillances qu’elle pourrait engendrer.

Discover Barcelona’s new Data Science for Business professional itinerarie

Interview. Serge NYAWA, professor and head of the Information Management Department at TBS Education, presents the new Data Science for Business program. An innovative initiative that offers our students the opportunity to learn how to harness the potential of data analysis, while taking an ethical and responsible approach.

1.Could you please briefly introduce the new Data Science for Business program in Barcelona?

The Data Science for Business program opened in Barcelona at the start of the academic year. It is taught in English. Its aim is to teach students how to harness the potential of data analysis to solve problems at the intersection of business, data science and information systems. Students acquire multidimensional skills in data science and the ability to take data-driven decisions with a strategic mindset.

2.What do you see as the main ethical challenges posed by the deployment of artificial intelligence in the corporate world? How do you approach this issue in a responsible way within this new sector?

In my opinion, there are three main issues. Firstly, AI algorithms can reflect biases in the data they are based upon. This can lead to unfair discrimination, reinforcing existing prejudices. It is essential to monitor and minimize these biases to ensure that decisions taken are equitable. Secondly, there are as yet no universally accepted standards for AI ethics, which raises some real concerns. And finally, in my opinion, liability in the event of failure or harm caused by AI can be complex. Of course, we address these notions of responsibility in the Data Science for Business program, through a course on “Data Governance & the Business of Data”.

3.Finally, in more general terms, could you explain how recent advances in the field of artificial intelligence have influenced teaching methods in higher education?

The influence of AI in higher education is vast. Here are a few examples:

• Artificial intelligence systems can be used to analyze student behavior and performance, meaning that learning pathways can be personalized. Teaching staff can adapt teaching methods and content to students’ individual needs.

• AI-based chatbots are also used as learning aids, providing information and advice and answering students’ questions at any time.

• Advances in AI have led to the development of systems capable of automating some assessment tasks like correcting assignments, analyzing computer code, or even assessing creative projects.

• AI has improved online learning platforms by providing content recommendations, assessing student progress and suggesting complementary activities.

• AI models can be used to predict student performance and identify areas where they might need extra support, thus facilitating early intervention.

• AI also has applications in the field of academic research, automating certain tasks linked to data analysis, locating relevant publications, or even generating scientific content.

4.From an ethical point of view, how is this issue handled within TBS Education?

TBS Education has set up a working group on AI and its implications for practice. This working group’s first recommendation was to raise awareness of AI among the teaching and administrative staff and among students. It is imperative that AI be used in a responsible manner, taking account of the possible biases and failures it could engender.